Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Risky, Muhammad (2023) Sistem Informasi Kinerja Karyawan Dengan Algoritma Naive Bayes pada PT Saint Gobain Abrasive Diamas. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_Cover-Daftar Isi.pdf

Download (2MB)
[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_BAB I.pdf

Download (878kB)
[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_BAB II, III, IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_BAB V.pdf

Download (780kB)
[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_Daftar Pustaka.pdf

Download (862kB)
[img] Text
201810225067_Muhammad Risky_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Sistem penilaian kinerja karyawan berbasis website ini dibentuk dengan Bahasa pemograman PHP dan database SQL. Sistem akan mengambil nilai dari kriteria yang sudah ditetapkan oleh perusahaan seperti nilai kerapihan, loyalitas, kepatuhan, kedisiplinan, produktivitas dan ketelitian. Penulis juga melakukan analisis data mining pada data-data penilaian karyawan tersebut agar dapat mengetahui mana karyawan yang memiliki kinerja yang sangat baik tidak baik. Penulis menggunakan data-data karyawan sebanyak 10 data yang kemudian disajikan kedalam format csv. Metode yang di gunakan adalah metode klasifikasi Naive Bayes dengan persentasi akurasi sebesar 88%. Dengan demikian sistem akan menentukan dalam penilaian karyawan baik atau tidak baik dengan akurat.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Pembimbing: Adi Muhajirin, S.Kom., M.Kom., M.M. NIDN0318038501, Allan Desi Alexander, S.T., M.Kom. NIDN0305127404
Subjects: Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer
Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited: 17 Dec 2025 02:44
Last Modified: 17 Dec 2025 02:44
URI: http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/37273

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year